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Herausforderungen in der IT

Information ist ein Grundbedürfnis moderner Gesellschaften. Dies gilt für viele Bereiche unseres täglichen Lebens. Um den großen Herausforderungen zu begegnen, vor denen die Menschheit in Zukunft stehen wird, müssen sich die Informations- und Kommunikationstechnologien weiterhin rasch entwickeln.

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Die exponentielle Zunahme des Datenverkehrs, die Anforderungen an die Rechenleistung sowie die zunehmende Notwendigkeit, sich vor Sicherheitsverletzungen zu schützen und den Online-Datenschutz aufrechtzuerhalten, erfordern immer größere und komplexere IT-Systeme.  Dies führt natürlich zu exorbitanten Energiekosten der IT. Wegen des nahenden Endes des exponentiellen Wachstums der Rechenleistung, auch bekannt als "Moore’sches Gesetz", und wegen des so genannten „von-Neumann-Engpasses“, der die On-Chip-Datenverarbeitung verlangsamt, sind wegweisende Verbesserungen bei der Leistung von Informationsverarbeitungssystemen notwendig. Diese werden aus revolutionären Durchbrüchen in zwei grundlegenden Bereichen resultieren: in der Quantenphysik, insbesondere durch die Erkundung von Quantenphänomenen in Materialien und Bauteilen, und in der Biologie, durch die Erforschung biologischer und neuronaler Informations-Systeme.

Das Hauptaugenmerk unserer Forschung liegt auf möglichen Anwendungen in der Informationstechnologie und verwandten Bereichen. Besonders im Fokus stehen dabei Quantenmaterialien, Quantencomputer und neuromorphes Rechnen.

Die PGI trägt zu diesen beiden wichtigen Bereichen bei. Wir verfügen über langjährige Expertise in der Erforschung neuer Phänomene in kondensierter Materie, der Entwicklung neuartiger Materialien und funktioneller Nanostrukturen sowie der Innovation experimenteller und theoretischer Methoden. Das Hauptaugenmerk unserer Arbeit liegt dabei stets auf potenziellen langfristigen Anwendungen in der Informationstechnologie und verwandten Bereichen.

Quantencomputing und neuromorphes Rechnen sind zu unseren besonderen Schwerpunkten geworden. Beide Technologien haben das Potenzial, bestimmte Arten von Berechnungen schneller und energieeffizienter durchzuführen als die heutigen Computer. Im Quantencomputing gehören dazu beispielsweise Optimierungsprobleme und das Problem der sicheren Verschlüsselung, in der neuromorphen Datenverarbeitung die Erkennung von Mustern.


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